[용어 정리]

로짓모델(logistic model) : R의 odds(대응비)인 R/(1-R)에 log(상용 또는 자연)을 씌운 log(R/(1-R))을 logit이라고 부르고 log(R/(1-R))=A'+B'X의 모델을 적용한다. A', B'은 최소자승법이 아닌 maximum likelihood법으로 computer에 의해 구한다. 원칙상 비연속변수는 regression이 불가능한데 비연속변수에서도 regression이 가능하도록 만든 것이 logit이다.

모수적 분석방법 : 모집단에 대한 어떠한 가정을 전제로한 통계적 분석방법으로 t-test, Pearson's correlation coefficient, Pearson's chi-square test 등이 대표적이다. 모집단을 가정하기 때문에 표본의 크기가 어느 정도 커야 하는데 의학에서는 30개 이상의 표본을 분석할 때 이용된다.

정보편견(information bias) : 정보를 바르게 측정하지 못하였기 때문에 발생한 bias를 말한다. 예로 환자대조군연구에서 환자군이 대조군에 비하여 과거의 위험 노출여부를 기억하는 데 더 열심이기 쉽다(recall bias).

F-ratio : 표본평균치들이 가지는 분산(variance between groups, 집단간 분산, B)과 측정치들이 가지고 있는 원래의 분산(variance within groups, 집단내 분산, W)의 비. 즉 [F-ratio=(집단간분산/집단내 분산)]

결론의 해석: 일반적으로 연구자들은 통계적인 유의성에 지나친 비중을 두는 경향이 있다. 그러나 통계적인 유의성이 있다고 하더라도 실제적인 유의성(practical significance) 또는 임상적 유의성(clinical significance)이 없는 문제도 얼마든지 있을 수 있다. 따라서 통계적 유의성에 대한 지나친 집착과 확대해서은 올바른 것이 아니다. 이에 대한 대안으로 신뢰구간(confidence interval)을 이용한 구간추정(interval estimation)이 추천된다.

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